機器學習sklearn（二十五）： 模型評估（五）量化預測的質量（二）分類指標
分類指標 sklearn.metrics 模塊實現了幾個 loss, score, 和 utility 函數來衡量 classification （分類）性能。 某些 metrics （指標）可能需要 positive class （正類），confidence values（置信度值 ...
原文：機器學習(sklearn-KNN預測+分類)
一 k 近鄰算法 k Nearest Neighbor，KNN 簡單地說，K 近鄰算法采用測量不同特征值之間的距離方法進行分類。 優點：精度高 計算距離 對異常值不敏感 單純根據距離進行分類，會忽略特殊情況 無數據輸入假定 不會對數據預先進行判定 。 缺點：時間復雜度高 空間復雜度高。 適用數據范圍：數值型和標稱型。 工作原理： 存在一個樣本數據集合，也稱作訓練樣本集，並且樣本集中每個數據都存在標 ...
2019-08-14 17:49 0 430 推薦指數：
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